Python测试对相同的随机数执行相同的乘法1亿次。

>>> from timeit import timeit
>>> setup_str = 'import scipy; from scipy import random; scipy.random.seed(0)'
>>> N = 10*1000*1000
>>> timeit('x=random.randint(65536);', setup=setup_str, number=N)
1.894096851348877 # Time from generating the random #s and no opperati

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*2', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); x << 1', setup=setup_str, number=N)
2.2616429328918457

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*10', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); (x << 3) + (x<<1)', setup=setup_str, number=N)
2.9485139846801758

>>> timeit('x=random.randint(65536); x // 2', setup=setup_str, number=N)
2.490908145904541
>>> timeit('x=random.randint(65536); x / 2', setup=setup_str, number=N)
2.4757170677185059
>>> timeit('x=random.randint(65536); x >> 1', setup=setup_str, number=N)
2.2316000461578369

因此，在python中做移位而不是用2的幂来做乘法/除法，会有轻微的改进(~10%用于除法;~1%的乘法)。如果它不是2的幂，可能会有相当大的放缓。

同样，这些#将根据你的处理器、编译器(或解释器——为了简单起见，在python中这样做)而改变。

和其他人一样，不要过早地优化。编写可读性非常强的代码，如果不够快就进行分析，然后尝试优化慢的部分。请记住，编译器在优化方面比您做得更好。

Python测试对相同的随机数执行相同的乘法1亿次。

>>> from timeit import timeit
>>> setup_str = 'import scipy; from scipy import random; scipy.random.seed(0)'
>>> N = 10*1000*1000
>>> timeit('x=random.randint(65536);', setup=setup_str, number=N)
1.894096851348877 # Time from generating the random #s and no opperati

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*2', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); x << 1', setup=setup_str, number=N)
2.2616429328918457

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*10', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); (x << 3) + (x<<1)', setup=setup_str, number=N)
2.9485139846801758

>>> timeit('x=random.randint(65536); x // 2', setup=setup_str, number=N)
2.490908145904541
>>> timeit('x=random.randint(65536); x / 2', setup=setup_str, number=N)
2.4757170677185059
>>> timeit('x=random.randint(65536); x >> 1', setup=setup_str, number=N)
2.2316000461578369

因此，在python中做移位而不是用2的幂来做乘法/除法，会有轻微的改进(~10%用于除法;~1%的乘法)。如果它不是2的幂，可能会有相当大的放缓。

同样，这些#将根据你的处理器、编译器(或解释器——为了简单起见，在python中这样做)而改变。

和其他人一样，不要过早地优化。编写可读性非常强的代码，如果不够快就进行分析，然后尝试优化慢的部分。请记住，编译器在优化方面比您做得更好。

这取决于处理器和编译器。一些编译器已经通过这种方式优化代码了，其他的还没有。 因此，每次需要以这种方式优化代码时，您都需要检查。

除非您迫切需要优化，否则我不会为了节省汇编指令或处理器周期而打乱源代码。

除了所有其他好的答案，让我指出当你指除法或乘法时不使用shift的另一个原因。我从未见过有人因为忘记乘法和加法的相对优先级而导致错误。我曾经见过，当维护程序员忘记了通过移位的“乘法”在逻辑上是乘法，但在语法上与乘法的优先级不同时，就会引入错误。X * 2 + z和X << 1 + z非常不同!

如果你处理的是数字，那就使用算术运算符，比如+ - * / %。如果您正在处理比特数组，请使用& ^ | >>这样的比特旋转操作符。不要把它们混在一起;一个表达式如果同时具有位旋转和算术，那么这个表达式就是一个等待发生的错误。

刚刚在我的机器上编译了这个:

int a = ...;
int b = a * 10;

当分解它时会产生输出:

MOV EAX,DWORD PTR SS:[ESP+1C] ; Move a into EAX
LEA EAX,DWORD PTR DS:[EAX+EAX*4] ; Multiply by 5 without shift !
SHL EAX, 1 ; Multiply by 2 using shift

这个版本比纯移位和加法的手工优化代码更快。

你永远不知道编译器会得到什么，所以最好只是简单地写一个普通的乘法，让它按自己想要的方式优化，除非在非常精确的情况下，你知道编译器无法优化。

简单回答:不太可能。

长一点的回答: 你的编译器有一个优化器，它知道如何像你的目标处理器体系结构一样快速地进行乘法运算。最好的办法是清楚地告诉编译器你的意图(即i*2而不是i << 1)，让它决定最快的汇编/机器码序列是什么。甚至有可能处理器本身已经将乘法指令实现为微码中的移位和加法序列。

总之，不要花太多时间担心这个。如果你想换，那就换。如果你想乘，那就乘。做语义上最清楚的事情——你的同事以后会感谢你的。或者，更有可能的是，如果你不这样做，之后会诅咒你。